一种基于信息增益优化的模型数据加固优化方法及装置

本发明提出一种基于信息增益优化的模型数据加固优化方法及装置，属于无人驾驶和机器学习领域。其中，所述方法包括：将可作为智能模型输入数据的数据点组成候选数据池；在每个数据点选取轮次到来时，从当前候选数据池中搜索使得信息增益度量准则估计结果提升最大的数据点加入前一轮次保存的数据批次中，从而得到当前数据批次；若当前数据批次中数据点总数等于预设总轮次数，则数据批次生成完毕；对数据批次中各数据点标记对应标签组成新的训练样本并加入智能模型的原始训练数据集，完成数据加固。本发明具有在相同样本选择限制下，让智能模型在测试样本下性能提升幅度最大的优势，对无人驾驶感知模型在复杂未见测试场景下的应用有重要的技术支撑。